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pixel_unshuffle_cn.rst

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pixel_unshuffle

.. py:function:: paddle.nn.functional.pixel_unshuffle(x, downscale_factor, data_format="NCHW", name=None)

将一个形为 [N, C, H, W] 或 [N, H, W, C] 的 Tensor 重新排列成形为 [N, r^2C, H/r, W/r] 或 [N, H/r, W/r, r^2C] 的 Tensor，这里 r 是减小空间分辨率的减小因子。这个算子是 pixel_shuffle 算子（请参考：:ref:`cn_api_nn_functional_pixel_shuffle`）的逆算子。详见施闻哲等人在 2016 年发表的论文 Real Time Single Image and Video Super Resolution Using an Efficient Sub Pixel Convolutional Neural Network 。

Note

详细请参考对应的 Class 请参考：:ref:`cn_api_nn_PixelUnshuffle` 。

参数

  • x (Tensor) – 当前算子的输入，其是一个形状为 [N, C, H, W] 或 [N, H, W, C] 的 4-D Tensor。其中 N 是批大小，C 是通道数，H 是输入特征的高度，W 是输入特征的宽度。其数据类型为 float32 或 float64。
  • downscale_factor (int) – 减小空间分辨率的减小因子。
  • data_format (str，可选) – 数据格式，可选 NCHW 或 NHWC，默认为 NCHW，即（批大小，通道数，高度，宽度）的格式。
  • name (str，可选) - 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name`，一般无需设置，默认值为 None。

返回

Tensor，重新排列过的 Tensor，其数据类型与输入相同。

代码示例

COPY-FROM: paddle.nn.functional.pixel_unshuffle